Tag: miglior sito per gli investimenti

Previsione delle azioni di Facebook utilizzando Machine Learning

Ciao, mi chiamo Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale, in questo articolo proverò a fare una previsione delle azioni di Facebook utilizzando Machine Learning.

Il programma leggerà i dati di borsa su Facebook (FB) e farà una previsione del prezzo in base al giorno.

È estremamente difficile provare a prevedere la direzione del mercato azionario o del prezzo delle azioni, ma in questo articolo ci proverò. Anche le persone con una buona conoscenza delle statistiche e delle probabilità hanno difficoltà a farlo.

Una Support Vector Regression (SVR) è un tipo di Support Vector Machine ed è un tipo di algoritmo di apprendimento supervisionato che analizza i dati per l’analisi di regressione . 

Inizia la programmazione

La prima cosa che mi piace fare prima di scrivere una singola riga di codice è inserire una descrizione nei commenti di ciò che fa il codice. In questo modo posso rivedere il mio codice e sapere esattamente cosa fa.

#Descrizione: questo programma prevede il prezzo delle azioni FB per un giorno specifico 
# utilizzando l'algoritmo di Machine Learning chiamato
# Modello di regressione vettoriale di supporto (SVR)

Ora importa i pacchetti per semplificare la scrittura del programma.

#importa i pacchetti 
from  sklearn.svm  import SVR 
import  numpy  as  np 
import  pandas  as  pd 
import  matplotlib.pyplot  as  plt
plt.style.use('fivethirtyeight')

Successivamente caricherò i dati sulle azioni di Facebook (FB) che ho ricevuto da finance.yahoo.com in una variabile chiamata “df”, abbreviazione di data frame. 

NOTA: Questi sono i dati di Yahoo per gli ultimi 30 giorni, dal 5–1–2019 al 5–31–2019.
Ricorda che il mercato è aperto solo nei giorni feriali.

#Carica i dati 
df = pd.read_csv('FB_Stock.csv') 
df

Ottieni il numero di righe e colonne nel set di dati per vedere il conteggio di ciascuna. Ci sono 22 righe e 7 colonne di dati.

#Ottiene il numero di righe e colonne nel set di dati 
df.shape
22 righe e 7 colonne nel set di dati

Stampa l’ultima riga di dati (questi saranno i dati su cui testeremo). Si noti che la data è 05–31–2019, quindi il giorno è 31. Questo sarà l’input del modello per prevedere il prezzo di chiusura rettificato che è $ 177,470001.

#Stampa l'ultima riga di dati 
prezzo_effettivo = df.tail(1) 
prezzo_effettivo

Creare le variabili che verranno utilizzate come insiemi di dati indipendenti e dipendenti impostandole come elenchi vuoti.

Ricrea il frame di dati recuperando tutti i dati tranne l’ultima riga che userò per testare i modelli in seguito e memorizza i nuovi dati con l’ultima riga mancante in “df”. Quindi stampare il nuovo conteggio di righe e colonne per il nuovo set di dati.

#Ottieni tutti i dati tranne l'ultima riga
df = df.head(len(df)-1) 
print(df) 
print(df.shape)
Il nuovo set di dati
I nuovi dati con una riga in meno. 21 righe e 7 colonne
#Crea le liste / Set di dati X e y
days = list() 
adj_close_prices = list()

Ottieni tutte le righe dalla colonna Data, memorizzale in una variabile chiamata “df_days” e ottieni tutte le righe dalla colonna Adj Close Price e memorizza i dati in una variabile chiamata “df_adj_close_price”.

df_days = df.loc[:,'Date'] 
df_adj_close = df.loc[:,'Adj Close Price']

Crea il set di dati indipendente ‘X’ e memorizza i dati nella variabile ‘days’.
Crea il set di dati dipendente “y” e archivia i dati nella variabile “adj_close_prices”.
Entrambi possono essere eseguiti aggiungendo i dati a ciascuna delle liste.

NOTA: per il set di dati indipendente vogliamo solo il giorno dalla data, quindi utilizzo la funzione split per ottenere solo il giorno e trasmetterlo a un numero intero mentre aggiungo i dati all’elenco.

#Crea il set di dati indipendente 'X' come giorni 
for giorno in df_days: 
  days.append( [int(day.split('/')[1]) ] )

#Crea il set di dati dipendente 'y' come prezzi 
for adj_close_price in df_adj_close: 
   adj_close_prices.append(float(adj_close_price))

Guarda e guarda quali giorni sono stati registrati nel set di dati.

stampa (days)
I giorni che sono stati registrati nel set di dati

Successivamente, creerò e addestrerò i 3 diversi modelli di Support Vector Regression (SVR) con tre diversi kernel per vedere quale funziona meglio.

#Crea e addestra un modello SVR usando un kernel lineare 
lin_svr = SVR(kernel='linear', C=1000.0) 
lin_svr.fit(days,adj_close_prices)

#Crea e addestra un modello SVR utilizzando un kernel polinomiale 
poly_svr = SVR(kernel='poly', C=1000.0, degree=2) 
poly_svr.fit(days, adj_close_prices)

#Crea e addestra un modello SVR utilizzando un kernel RBF 
rbf_svr = SVR(kernel='rbf', C=1000.0, gamma=0.15) 
rbf_svr.fit(days, adj_close_prices)

Ultimo ma non meno importante, traccerò i modelli su un grafico per vedere quale ha il miglior adattamento e restituirà la previsione del giorno.

#Traccia i modelli su un grafico per vedere quale ha il miglior fit 
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.scatter(days, adj_close_prices, color = 'black', label='Data')
plt.plot( days, rbf_svr.predict(days), color = 'green', label='RBF Model')
plt.plot(days, poly_svr.predict(days), color = 'orange', label='Polynomial Model')
plt. plot(days, lin_svr.predict(days), color = 'blue', label='Linear Model')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Adj Close Price')
plt.title('Support Vector Regression ')
plt.legend()
plt.show()

Il miglior modello dal grafico sottostante sembra essere l’ RBF che è un modello di regressione del vettore di supporto che utilizza un kernel chiamato funzione di base radiale. Tuttavia questo grafico può essere fuorviante.

Ora posso iniziare a fare la mia previsione dei prezzi su FB. Ricordando l’ultima riga di dati che è stata lasciata fuori dal set di dati originale, la data era 05–31–2019, quindi il giorno è 31. Questo sarà l’input per i modelli per prevedere il prezzo di chiusura rettificato che è $ 177,470001 .

Quindi ora prevedo il prezzo assegnando ai modelli un valore di 31.

day = [[31]] 
print('Il prezzo previsto da SVR RBF:',rbf_svr.predict(day))
print('Il prezzo previsto da SVR lineare',lin_svr.predict(day))
print('Il prezzo previsto da SVR polinomiale ',poly_svr.predict(giorno))

Il modello SVR polinomiale ha previsto che il prezzo per il giorno 31 fosse di $ 180,39533267 , che è abbastanza vicino al prezzo effettivo di $ 177,470001 . In questo caso il modello migliore sembra essere il polinomio SVR. Ecco fatto, hai finito di creare il tuo programma SVR per prevedere le azioni FB!

Se sei interessato a leggere di più sull’apprendimento automatico per iniziare immediatamente con problemi ed esempi, ti consiglio vivamente di dare un’occhiata all’Apprendimento automatico pratico con Scikit-Learn e TensorFlow: concetti, strumenti e tecniche per costruire sistemi intelligenti . 

È un ottimo libro per iniziare a imparare come scrivere programmi di apprendimento automatico e comprendere i concetti di apprendimento automatico.

Apprendimento automatico pratico con Scikit-Learn e TensorFlow: concetti, strumenti e tecniche per costruire sistemi intelligenti

Se hai dubbi o domande fammele pure su Telegram: https://t.me/+0xQYD3WKIAA5Mjg8

Instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/

Dai un’occhiata anche al resto: https://www.investoinvestigando.it

Le basi della finanza personale

La finanza personale può sembrare super intimidatoria, dopotutto copre tutte le decisioni che prendi con i tuoi soldi nel corso della tua vita. Ma se lo suddividi in piccoli task vedrai che sarà più semplice, guardiamo insieme le basi della finanza personale .

Creare un bilancio

Per prima cosa: devi creare un budget. Perché? Il budget è la base su cui costruirai tutto il resto della tua finanza personale. 

Innanzitutto, identifica il tuo reddito. Il reddito è qualsiasi denaro che prevedi di ricevere durante quel mese. Ciò include la paga da portare a casa e qualsiasi denaro secondario. 

Successivamente, sottrarrai tutte le tue spese. Inizia con le spese obbligatorie: cibo, servizi pubblici, affitto e trasporti. Se ci sono ancora soldi, elenca gli extra come mangiare fuori e intrattenimento.

Se ti rimangono dei soldi quando hai sottratto tutte le tue spese, datti il ​​cinque. Ma non lasciarlo come “extra”. Metti quei soldi per lavorare verso il tuo attuale obiettivo di denaro, come risparmiare o estinguere il debito. 

Se finisci con un numero negativo, devi tagliare le spese fino a quando il tuo reddito meno le tue spese non è uguale a zero.

Il consiglio finale per il budget è questo: traccia le tue spese. Fallo per tutto il mese. Ciò significa che tutti i soldi che entrano o escono dal tuo conto bancario devono essere inseriti nel tuo budget, nella giusta linea di budget. 

Risparmia per grandi acquisti o spese semestrali

Non tutte le spese della tua vita avvengono in una normale routine mensile. Dovresti usare un fondo di ammortamento per risparmiare per questi poco a poco, come ad esempio . . .

  • Le gomme della tua auto stanno iniziando a consumarsi: inizia a risparmiare per le sostituzioni.
  • Hai un costo assicurativo due volte l’anno: dividi il costo e risparmia parte del totale ogni mese. 
  • Hai un abbonamento annuale a qualcosa, dividi il costo e risparmia un po ‘ogni mese.
  • Vuoi lavorare sulle riparazioni domestiche o acquistare nuovi mobili, risparmia fino a quando non puoi pagare per intero.

Un fondo di ammortamento è un ottimo modo per risparmiare per grandi spese e spese semestrali perché puoi preventivarle nel tempo per ripartire i costi. Quindi il tuo budget non è accecato da qualcosa che sapevi sarebbe successo. Ed il primo step per le basi della finanza personale è fatto!

Crea un fondo di emergenza

Inizia con un fondo iniziale di € 1.000. Quindi, una volta saldato tutto il debito (ne parleremo più avanti), usa quel denaro extra che stavi spendendo per il pagamento del debito per costruire il tuo fondo di emergenza interamente finanziato. 

Ecco come lo farai:

Innanzitutto, guarda il tuo budget. Quanto ci vuole per far funzionare la tua famiglia ogni mese? Se le tue entrate andassero via, quali bollette e obblighi essenziali dovresti ancora soddisfare? Vuoi risparmiare abbastanza per coprire da tre a sei mesi di tali spese in caso di emergenza. (Sarebbero tre mesi se hai una famiglia con due redditi e sei mesi se hai un reddito, la scelta è comunque personale)

Mantieni questi soldi liquidi, ovvero assicurati che siano disponibili. Il tuo fondo di emergenza non è un investimento a lungo termine. È un’assicurazione e deve essere pronta se ne hai bisogno. 

Questo non significa che lo infili tra il materasso e la molla della scatola: è un po’ troppo disponibile. Invece, riponi quel denaro in un semplice conto del mercato monetario in modo da poterlo ottenere scrivendo un assegno o andando a un bancomat, ma non è seduto lì con i tuoi soldi normali come tentazione quando arriva la vacanza estiva. (Non è un’emergenza, solo per essere chiari.)

Con il tuo fondo di emergenza interamente finanziato, sarai pronto per qualsiasi cosa ti capiti. Quel tipo di sicurezza finanziaria personale ti aiuterà a dormire meglio la notte.

Risparmiare per la pensione

Gli investimenti pensionistici non sono così intimidatori come potresti pensare. Per prima cosa parliamo di quanto investire. Inizierai a destinare il 15% del tuo reddito agli investimenti pensionistici una volta che avrai estinto tutti i tuoi debiti e messo da parte quel fondo di emergenza interamente finanziato di cui abbiamo appena parlato.

Quando sei a quel punto, ecco come entri: controlla se il tuo datore di lavoro offre un fondo pensionistico. Se lo fanno, investici e aggiungici una piccola percentuale, in modo tale che l’azienda sia obbligata a versare anche lei una parte più cospicua, sono soldi gratuiti!

Prova a fare qui una simulazione: https://www.cometafondo.it/site/motori-simulazione/calcola-pensione

Qui trovi un elenco: https://www.covip.it/isc_dinamico/

Ottieni l’assicurazione giusta

L’assicurazione è così divertente, vero? Giusto? Ok, forse non per la maggior parte di noi. Ma questo non lo rende meno essenziale. E forse sai che dovresti ottenere un’assicurazione, ma non sai davvero di che tipo o quanto o con chi.

Non preoccuparti. Ecco una carrellata super veloce degli otto tipi di assicurazione di cui hai bisogno :

  1. Auto : in genere, per l’ assicurazione auto , è necessaria una copertura completa, che include responsabilità civile, collisione e completa. 
  2. Proprietario di abitazione o affittuario : se sei proprietario di una casa , assicurati di avere una copertura estesa dell’abitazione e parla con il tuo agente della copertura per inondazioni e terremoti. 
  3. Assicurazione sulla vita: l’assicurazione sulla vita è tutta una questione di protezione e sicurezza. Hai bisogno di una polizza assicurativa sulla vita di 15 o 20 anni per 10-12 volte il tuo reddito annuo ante imposte. 

In Italia, per fortuna, siamo molto tutelati a livello salutare, quindi non abbiamo bisogno di assicurazioni sanitarie e altre cose simili. (Paghiamo già con le tasse..)

Paga il tuo debito

Pagare il debito è fondamentale per le basi della finanza personale. Alcune persone pensano che il debito sia uno strumento per costruire credito. La verità è che il debito è un peso che ti opprime e ti trattiene. 

Quasi la metà (46%) degli americani afferma che il proprio livello di indebitamento crea stress e li rende ansiosi.  Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che il debito ti impedisce di andare avanti. Tiene in ostaggio parte della tua busta paga ogni mese con pagamenti per qualcosa che hai comprato mesi o addirittura anni fa. Non hai bisogno di quel tipo di stress!

Ecco un suggerimento di finanza personale estremamente importante: il tuo reddito è il tuo più grande strumento di creazione di ricchezza. Quando paghi il tuo debito, ti riprendi lo stipendio. Ottieni indietro quei pagamenti extra che stavi facendo per il debito. 

Cosa potresti fare con quei soldi in più? Usalo per spazio extra nel budget. Usalo per andare avanti con i tuoi obiettivi di denaro, come i risparmi e la pensione! Usalo per te.

Per riassumere: il debito non è uno strumento. Il tuo reddito è la tua ricchezza!

Prendi decisioni sagge sull’alloggio

Ecco i tre punti principali che devi portare con te quando stai pensando di prendere sagge decisioni abitative.

  1. Non spendere più del 25% della tua paga da portare a casa per le spese di alloggio.
  2. Risparmia almeno il 10-20% del costo della casa per un acconto prima di acquistare una casa .

Senza seguire queste due regoline, puoi diventare rapidamente il povero di casa, il che significa che la tua casa potrebbe essere fantastica, ma occupa così tanto del tuo reddito che hai difficoltà finanziarie in altre aree.

Questo è un buon inizio per le basi della finanza personale, se hai dubbi o domande fammele pure su Telegram: https://t.me/+0xQYD3WKIAA5Mjg8

Instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/

Dai un’occhiata anche al resto: https://www.investoinvestigando.it

Risultati degli Obiettivi di Gennaio 2023

Ciao, sono Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale (mi piace fare soldi…a chi non piace?). Oggi vado a raccontare i risultati degli obiettivi di Gennaio 2023 che mi ero prefissato a inizio mese.

Investimenti

Come ogni mese, controllo come stanno andando i miei investimenti sulla piattaforma eToro, vedo se posso sistemare qualcosa e verso la quota nei due PAC (piani d’accumulo) che sto facendo su due ETF. Uno riflette l’andamento dell’SP500 e uno è un etf mondiale MSCI World, se sei curioso ti lascio il link al mio portafoglio su eToro.

https://www.etoro.com/people/drilonhametaj/portfolio

Purtroppo ho ancora molte posizione in rosso, purtroppo alcune sono errori da novellino, tipo Palantir e Coinbase che l’ho comprate subito appena listate.

Ho chiuso Builders FirstSource (BLDR) poiché sono arrivato all’obiettivo target che mi ero prefissato del 7%. Perché secondo me quello era il valore corretto delle azioni della società.

Poi ho fatto tre operazioni a breve termine, la prima è stata NBIX che però non è andata bene e infatti ho chiuso con un -10% perché ci sono state notizie su licenziamenti e quindi ha avuto un bel crollo ed ho deciso di filarmela prima che sia troppo tardi.

La seconda è Moderna (MRNA), questa l’ho detta anche nel mio gruppo telegram, se non ci sei ti consiglio di entrare. L’obiettivo era di fare un 5% in pochi giorni e così è stato. L’ultima è un short su Zoom (ZM) che però in questo momento sta facendo un fantastico -9%, ancora aspetto a chiuderla perché devo rispettare i criteri della mia strategia.

Ovviamente le operazioni a breve termine sono con una piccola parte del capitale, non influiscono tantissimo poi sull’andamento.

Alla fine Gennaio viene chiuso con un bellissimo +8%, sono molto soddisfatto, però ancora è presto per cantar vittoria, era normale vedere un movimento verso l’alto in questo periodo dopo il crollo che c’è stato nel 2022. Per ora godiamoci questo risultato (Cin 🥃)

Fondo emergenza

Personalmente mi sto costruendo un fondo emergenza che dovrebbe corrispondere a 6 mesi con il mio stile di vita. Più o meno sono circa 10k (arrotondando per eccesso). C’è chi il fondo emergenza lo “costruisce” per 3 mesi, a me piace andare sul sicuro e quindi ho deciso di fare 6 mesi. Mi ci vorrà di più ovviamente.

Ho diviso questo obiettivo in 2 mini obiettivi da 5k, perchè? Perché il primo mini obiettivo è “aggressivo“, ovvero devo risparmiare come non ci fosse un domani, non sono tanti però mi permettono di non vivere con la sensazione di sopravvivenza. Il secondo mini obiettivo cambierà la cifra che verso mensilmente e posso farla con più calma.

Ad ora sono al 40% del primo mini obiettivo.

Trading

Con il trading sto facendo un “PAC” dove ogni mese verso una quota e poi le strategie automatiche che ho le lascio eseguire tutto il mese. Il trading è veramente una piccola parte del capitale, poiché le strategie in live non ci sono da tanto (anche se sono backtestate nel migliore dei modi).

Questo mese purtroppo non è andata bene per niente, soprattutto per via di AUDUSD tramite una strategie, è presto per decidere di stoppare ma devo tenere sott’occhio.

Vediamo un po’ di statistiche:

  • Operazioni aperte: 38
  • Operazioni a target: 25 (65%)
  • Operazioni a loss: 13 (35%)

Da qui si può intuire che il mio rischio rendimento è in negativo, questo perché non ho ancora trovato una strategia profittevole in modo costante che duri più di 2 anni. Mentre quelle che uso sono profittevoli, in media, con una crescita costante.

Qui vedi un dettaglio delle operazioni fatti, ovviamente è tutto in leva, non ho 100k in trading.

Tutto questo per dire che con il trading si chiude il mese con un bellissimo -15%, molto lontani dal +5% che mi ero prefissato, però la quota mensile l’ho versata 😀

Questi erano i risultati degli obiettivi di Gennaio 2023

Se hai dubbi o domande fammele pure su Telegram: https://t.me/+0xQYD3WKIAA5Mjg8

Instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/

Come leggere un rapporto sugli utili

È importante comprendere la stagione degli utili in quanto offre agli investitori una panoramica delle prestazioni e della guida dei loro investimenti per il prossimo trimestre. Quindi è importante sapere come leggere un rapporto sugli utili.

Ciao, sono Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale, in questo blog racconto il mio percorso sul mondo del trading e degli investimenti, ovviamente lo faccio a mio modo.

La stagione degli utili si riferisce alle due settimane in cui le società quotate pubblicano i loro rapporti trimestrali al pubblico. In genere, la stagione degli utili cade intorno ai mesi di gennaio, aprile, luglio e ottobre. 

Ma perché i report sugli utili sono importanti?

Per gli investitori, questi rapporti trimestrali sugli utili offrono la possibilità di guardare oltre l’instabilità dei prezzi azionari giornalieri e vedere in termini reali come si comportano queste società. I rapporti faranno sapere al pubblico se la società ha ottenuto risultati migliori o peggiori del previsto, il che inevitabilmente spingerà il prezzo delle azioni verso l’alto o verso il basso.

Per l’investitore alle prime armi, tuttavia, questi rapporti sugli utili a volte possono sembrare nient’altro che una massa di cifre e termini complicati. A cosa bisogna prestare particolare attenzione?

Fatturato

I ricavi, noti anche come “reddito lordo” o “top line” degli utili di un’azienda, sono l’importo totale guadagnato da un’azienda nell’ultimo trimestre. Le entrate danno il senso più ampio di come un’azienda si è comportata negli ultimi tre mesi e offrono all’investitore un buon punto di riferimento del flusso di cassa in entrata. 

Bisogna prestare attenzione alla differenza tra entrate operative e entrate non operative

I ricavi operativi sono una metrica preziosa in quanto mostrano il flusso costante di denaro nell’azienda da attività commerciali convenzionali come le vendite. Gli analisti possono utilizzare la cifra dei ricavi operativi per delineare un modello accurato del capitale regolare che l’azienda può aspettarsi di guadagnare.

Tuttavia, le entrate non operative sono molto più incoerenti. Le entrate non operative si riferiscono a denaro ricavato da attività commerciali non convenzionali come la vendita di un magazzino, transazioni legali o qualsiasi interesse che potrebbero avere su contanti in banca. Le entrate non operative come questa sono fonti irregolari di capitale e possono finire per distorcere la cifra complessiva delle entrate.

Guadagni

Guadagno, profitto, reddito netto, la linea di fondo.

Qualunque sia il nome che gli dai, la cifra degli utili è la metrica più importante rilasciata in un rapporto trimestrale in quanto ha l’impatto più diretto sul prezzo delle azioni di una società. 

La cifra degli utili di una società è la quantità complessiva di denaro che una società ha realizzato nell’ultimo trimestre, comprese le spese e le tasse. Ciò significa che fornisce un riflesso più dettagliato dell’azienda rispetto alle entrate perché incorpora tutti i soldi che sono entrati e usciti.

Utile per azione (EPS)

Le aziende includono anche l’utile per azione (EPS) nel rapporto sugli utili. Come suggerisce il nome, l’EPS è solo un altro modo per considerare la cifra degli utili di un’azienda. 

Invece di utilizzare un numero complessivo elevato, l’EPS mostra esattamente quanto profitto ha guadagnato l’azienda su ogni singola azione offerta. Questo lo rende una metrica utile per gli investitori in quanto mostra loro l’impatto specifico del profitto di un’azienda in termini di ogni azione che possiedi.

L’EPS è calcolato dividendo la cifra degli utili complessivi per il numero di azioni in circolazione. 

Stime degli analisti

Quindi ora sappiamo cosa significa quando un’azienda riporta entrate, guadagni ed EPS. Ma con cosa li misuriamo?

Uno dei parametri di riferimento più comuni utilizzati per valutare il rapporto trimestrale di un’azienda sono le stime degli analisti. Mentre vedi emergere rapporti trimestrali, sentirai spesso esperti affermare che un’azienda ha “perso” o “vinto” su guadagni o entrate. Ciò significa che il rapporto non è stato all’altezza o ha superato le aspettative generali della comunità degli investitori.

Queste aspettative sono formulate da analisti che monitorano da vicino l’industria o il mercato. Prima del rilascio dei rapporti sugli utili, questi analisti esamineranno i flussi di cassa, le previsioni, i rapporti di orientamento della gestione – anche il sentimento generale del mercato – e cercheranno di prevedere con precisione un obiettivo equo per l’azienda da raggiungere nel loro rapporto.

Queste stime vengono poi raccolte in una stima di consenso da istituzioni come Thomson Reuters. Ciò fornisce una media di riferimento che un’azienda dovrebbe raggiungere con il rapporto sugli utili. 

Queste stime degli analisti sono estremamente influenti, poiché un errore o un guadagno su di esse si tradurrà solitamente in uno spostamento significativo del prezzo delle azioni verso l’alto o verso il basso. 

Altri benchmark

Le stime degli analisti sono i parametri di riferimento più comunemente utilizzati per i dati sui ricavi e sugli utili, ma ci sono altri confronti utilizzati per capire quanto bene ha funzionato un’azienda.

Le aziende di solito pubblicano le proprie linee guida su ciò che si aspettano di ottenere per il prossimo trimestre con ogni rapporto. Questo può essere utilizzato per vedere se ciò che ottengono ogni tre mesi è in linea con ciò che si aspettavano di ottenere. Tuttavia, qui può esserci l’abitudine di promettere poco e di consegnare troppo con alcune aziende, quindi queste linee guida non dovrebbero essere prese come vangelo.

I confronti anno su anno vengono utilizzati anche per mostrare quanto un’azienda è cresciuta (o diminuita) in un periodo di 12 mesi. Ciò comporta semplicemente il confronto dei risultati di questo trimestre con lo stesso trimestre di un anno fa. Questo viene spesso utilizzato nell’analisi del trimestre festivo (da ottobre a dicembre), in quanto l’aumento delle vendite solitamente osservato in questo periodo può essere analizzato in modo equo solo rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente.

La stagione degli utili è un momento importante per gli investitori perché puoi vedere cifre reali su come si sta comportando un’azienda, buona o cattiva.

La relazione trimestrale di una società avrà probabilmente un impatto immediato anche sul prezzo delle sue azioni. A seguito di una chiamata agli utili, di solito puoi aspettarti di vedere un movimento istantaneo a seconda di come si è comportata la società.

Vuoi vedere altro: https://www.investoinvestigando.it/category/fondamentali/

Se hai dubbi o domande fammele pure su Telegram: https://t.me/+0xQYD3WKIAA5Mjg8

Instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/

Dynamic Range Revert – Scalping

Ciao, la strategia “Dynamic Range Revert – Scalping” è una strategia molto semplice, utilizzata da molte persone, anche dai trader retail… ma noi non abbiamo tempo da perdere, noi vogliamo tutto automatico!

Ciao, sono Drilon e sono un programmatore con la passione per la finanza personale, mi piace scrivere strategie automatiche e vedere che risultati portano. Questa strategia è l’inversa di un’altra strategia che ho scritto in precedenza (https://www.investoinvestigando.it/dynamic-breakout-scalping/).

Idea

L’idea di base è molto semplice, c’è un range di tempo in cui viene definito un range di prezzo, ovvero un massimo e un minimo. Dopodiché abbiamo un altro range di tempo nel quale si attende la rottura del range di prezzo in uno dei due lati.

Una volta subita la rottura apriamo un ordine al contrario, ovvero se abbiamo il punto di rottura nel prezzo MIN, apriamo un ordine in BUY e viceversa. Quindi l’idea è quella di trovare dei falsi breakout.

Ok, adesso sappiamo quando entrare, ma quando è il momento di uscire? L’idea è quella di dare “respiro/tempo” al mercato di andare a raggiungere il nostro target. Il target è di circa 10 pips poiché, statisticamente, abbiamo il 98% di probabilità di arrivare a target! Quindi non c’è un vero stop loss ma c’è un altro momento in cui usciamo dal trade, non possiamo mica stare a mercato per sempre…

Il secondo modo di uscita è dato da un orario nel quale il mercato inizia a calmarsi e non c’è molto movimento, quindi che si sia in profitto o in perdita, si chiude e andiamo al giorno dopo! Nessuna strategia di trading è perfetta al 100%, ma….

Risultati

Backtest

Come puoi vedere, in 11 anni la strategia rende molto bene! Non farti fregare dal numero grosso di 71k di profitto e del 718% di profitto, perché quello dipende da quanto budget uno ha, sono ordini fatti con 1 lotto (non alla portata di tutti). Da questa figura ci interessa sapere solo l’andamento, vedere se è costante oppure no. Basta! Ora andiamo nel dettaglio

Vediamo che ci sono stati 2534 ordini di cui 2115 in profitto quindi abbiamo un 83% di win rate (probabilità di vincere un trade). Andiamo a vedere le note dolenti!

Abbiamo un Drawdown del 62% che è tantissimo…molti trader quando vai al 50% ti chiudono l’operazioni in automatico. Poi abbiamo che il peggior trader ha fatto perdere 1348€ e qui la domanda che ci dobbiamo fare è “Ho abbastanza budget da sopportare una perdita del genere? Mentalmente come mi farebbe sentire una perdita del genere?”

Vediamo che ci sono stati massimo 3 ordini consecutivi andati in negativo, perchè è importante questo dato? Sempre a livello mentale, perchè magari ci sono persone che preferiscono guadagnare poco ma guadagnare spesso, invece ci sono altre persone che riescono a sopportare più perdite consecutive per poi fare dei grossi guadagni! Questo dipende tutto da come siamo fatti mentalmente.

Personalmente preferisco rischiare di meno ma avere un guadagno costante. Quindi cosa faccio? Invece di puntare 1 lotto ad ogni trade, vado a diminuire!

Immagina puntando 0.1 lotti, guadagno totale in 11 anni è di circa 7,1k, quindi è molto inferiore, però quanto rischiamo? Il drawdown scende al 6,2% (niente male eh) ed il peggior trade mi fa perdere 134,8€. Diventa tutto più accettabile giusto? Se è ancora troppo, diminuisci i lotti fino a quando non sei confidente e a tuo agio con la strategia, l’importante è che nel tempo siamo in profitto

Si lo so vuoi il codice e vuoi provare da solo, ecco qui:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using cAlgo.API;
using cAlgo.API.Collections;
using cAlgo.API.Indicators;
using cAlgo.API.Internals;

namespace cAlgo.Robots
{
    [Robot(AccessRights = AccessRights.None)]
    public class IIDynamicRangeBreakoutREVERT : Robot
    {
        [Parameter(DefaultValue = 10)]
        public double takeProfit { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 10)]
        public double stopLoss { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 8)]
        public int hourEnter { get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 18)]
        public int hourExit { get; set; }
        
        [Parameter(DefaultValue = 8)]
        public int hourClosingOpen{ get; set; }

        [Parameter(DefaultValue = 18)]
        public int hourClosingExit { get; set; }
        
        [Parameter(DefaultValue = 1)]
        public int maxOrder { get; set; }
        
        [Parameter(DefaultValue = 0)]
        public double maxRange { get; set; }
        
        [Parameter(DefaultValue = 999999)]
        public double minRange { get; set; }
        
        [Parameter(DefaultValue = 0.01)]
        public double lots { get; set; }
        

        protected override void OnTick()
        {
            // Handle price updates here
            if(!checkTime()){
                // Break Range
                if(Bars.LastBar.Close > maxRange && maxRange != 0){
                    // Open BUY
                    Open(TradeType.Sell, lots);
                    maxRange = 0;
                    minRange = 999999;
                }  
                
                if(Bars.LastBar.Close < minRange && minRange != 999999){
                    // Open SELL
                    Open(TradeType.Buy, lots);
                    maxRange = 0;
                    minRange = 999999;
                }
            }
            
            if(checkClosingTime()){
                CloseAll();
            }
        }
        
        protected override void OnBar()
        {
        
            if(checkTime()){
                Print("DENTRO");
                // Set Range
                if(Bars.LastBar.High > maxRange ){
                    maxRange = Bars.LastBar.High;
                }  
                
                if(Bars.LastBar.Low < minRange ){
                    minRange = Bars.LastBar.Low;
                }
            }    
        }

        protected override void OnStop()
        {
            CloseAll();
        }
        
        private bool checkTime()
        {
            DateTime date = Server.Time;
            if (date.Hour >= hourEnter && date.Hour <= hourExit && hourEnter <= hourExit && hourClosingOpen > hourExit)
            {
                return true;
            }
            else
            {
                return false;
            }
        }
        
        private bool checkClosingTime()
        {
            DateTime date = Server.Time;
            if (date.Hour >= hourClosingOpen && date.Hour <= hourClosingExit && hourClosingOpen <= hourClosingExit)
            {
                return true;
            }
            else
            {
                return false;
            }
        }
        
        private void CloseAll()
        {
            foreach (var position in Positions)
            {
                ClosePosition(position);
            }
        }
        
        private void Close(TradeType tradeType)
        {
            foreach (var position in Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType))
                ClosePosition(position);
        }

        private void Open(TradeType tradeType, double lots)
        {
            var position = Positions.FindAll("Order", SymbolName, tradeType);
            var volumeInUnits = Symbol.QuantityToVolumeInUnits(lots);
            if (position == null || position.Length < maxOrder)
                ExecuteMarketOrder(tradeType, SymbolName, volumeInUnits, "Order", stopLoss, takeProfit);
        }
    }
}

PARAMETRI:

Timeframe e valuta: EURUSD – 1m

takeProfit: 20

stopLoss: 90

hourEnter: 14

hourExit: 15

hourClosingOpen: 23

hourClosingExit: 15

maxOrder:1

maxRange: 0

minRange: 99999999

lots: a piacimento

Se vuoi vedere delle strategie da utilizzare inizia da qui: https://www.investoinvestigando.it/una-strategia-per-sempre-algotrading/

Se hai dubbi o domande fammele pure su Telegram: https://t.me/+0xQYD3WKIAA5Mjg8

Seguimi su instagram: https://www.instagram.com/investoinvestigando.it/